通过 Databricks 查询 Bright Data 数据集：API、CLI 和 SQL

在本文中，你将了解：

Bright Data 在 Databricks 上提供了哪些产品。
如何设置 Databricks 帐号，并获取以编程方式检索与探索数据所需的全部凭据。
如何使用 Databricks 的以下方式查询 Bright Data 数据集：
- REST API
- CLI
- SQL 连接器

开始吧！

Bright Data 在 Databricks 上的数据产品

Databricks 是一个开放的分析平台，用于大规模构建、部署、共享和维护企业级数据、分析与 AI 解决方案。在其网站上，你可以找到来自多个提供商的数据产品，因此它被认为是最好的数据市场之一。

Bright Data 近日加入 Databricks 成为数据产品提供商，目前已提供 40 多种产品：

这些解决方案包括B2B 数据集、公司数据集、金融数据集、房地产数据集等。此外，你还可以通过 Bright Data 的基础设施访问更通用的网页数据获取与爬取方案，如 Scraping Browser 和 Web Scraper API。

在本教程中，你将学习如何使用 Databricks 的 API、CLI 和专用的 SQL 连接器库，以编程方式从这些 Bright Data 数据集之一中查询数据。让我们开始吧！

Databricks 入门

要通过 API 或 CLI 从 Databricks 查询 Bright Data 数据集，首先需要进行一些设置。按照下面的步骤配置你的 Databricks 帐号，并获取访问与集成 Bright Data 数据集所需的全部凭据。

在本节结束时，你将获得：

已配置的 Databricks 帐号
Databricks 访问令牌
Databricks 仓库 ID
Databricks 主机地址字符串
在 Databricks 帐号中对一个或多个 Bright Data 数据集的访问权限

先决条件

首先，确保你拥有 Databricks 帐号（免费帐号即可）。如果还没有，请创建一个帐号；否则，直接登录。

配置你的 Databricks 访问令牌

要授权访问 Databricks 资源，你需要一个访问令牌。按以下说明进行设置。

在 Databricks 控制台中，点击个人头像，选择“Settings（设置）”选项：

在“Settings（设置）”页面，选择“Developer（开发者）”，然后在“Access tokens（访问令牌）”部分点击“Manage（管理）”按钮：

在“Access tokens（访问令牌）”页面，点击“Generate New Token（生成新令牌）”，并按照弹窗中的说明操作：

你将获得一个 Databricks API 访问令牌。妥善保存，稍后会用到。

获取你的 Databricks 仓库 ID

通过 API 或 CLI 查询数据集时，你还需要 Databricks 仓库 ID。要获取它，在菜单中选择“SQL Warehouses（SQL 仓库）”选项：

点击可用的仓库（本示例为“Serverless Starter Warehouse”），进入“Overview（概览）”选项卡：

在“Name（名称）”部分，你会看到 Databricks 仓库 ID（括号中，位于 ID: 之后）。复制并妥善保存，稍后会用到。

查找你的 Databricks 主机

要连接到任意 Databricks 计算资源，你需要指定 Databricks 主机名。它对应与你的 Databricks 帐号关联的基础 URL，格式类似于：

https://<random-string>.cloud.databricks.com

你可以直接从 Databricks 控制台的地址栏复制该信息：

获取 Bright Data 数据集的访问权限

现在，你需要将一个或多个 Bright Data 数据集添加到你的 Databricks 帐号，以便通过 API、CLI 或 SQL 连接器进行查询。

进入“Marketplace（市场）”页面，点击左侧的设置按钮，将提供商筛选为仅“Bright Data”：

这将把可用数据产品过滤为仅由 Bright Data 提供且可在 Databricks 上访问的那些。

例如，假设你对“Zillow Properties Information Dataset（Zillow 房产信息数据集）”感兴趣：

Databricks 上 Bright Data 的“Zillow Properties Information Dataset”产品

点击该数据集卡片，在“Zillow Properties Information Dataset”页面，点击“Get instant access（立即获取访问权限）”将其添加到你的 Databricks 帐号：

数据集将被添加到你的帐号中，你现在可以通过Databricks SQL对其进行查询。如果你想知道这些数据来自哪里，答案是Bright Data 的 Zillow 数据集。

你可以进入“SQL Editor（SQL 编辑器）”页面，使用如下 SQL 语句查询该数据集进行验证：

SELECT * FROM bright_data_zillow_properties_information_dataset.datasets.zillow_properties
WHERE state LIKE 'NY' AND homestatus LIKE 'FOR_SALE'
LIMIT 10;

结果应类似于：

很好！你已成功添加所选 Bright Data 数据集，并使其可在 Databricks 中进行查询。你也可以按照相同步骤添加其他 Bright Data 数据集。

接下来，你将学习如何通过以下方式查询该数据集：

通过 Databricks REST API
使用 Databricks SQL Connector for Python
通过 Databricks CLI

通过 Databricks REST API 查询 Bright Data 数据集

Databricks 通过REST API暴露了部分功能，其中包括查询你帐号中可用的数据集。按照以下步骤，查看如何以编程方式查询由 Bright Data 提供的“Zillow Properties Information Dataset”。

注意：下面的代码使用 Python 编写，但也可以轻松适配为其他编程语言，或直接在 Bash 中通过 cURL 调用。

步骤一：安装所需库

要在远程 Databricks 仓库上运行 SQL 查询，需要使用/api/2.0/sql/statements 端点。你可以用任意 HTTP 客户端通过 POST 请求调用它。本文示例将使用 Python 的 Requests 库。

使用以下命令安装：

pip install requests

然后在脚本中导入：

import requests

了解更多内容，请参阅我们关于 Python Requests 的指南。

步骤二：准备 Databricks 凭据与密钥

通过 HTTP 客户端调用 /api/2.0/sql/statements 端点时，需要提供：

Databricks 访问令牌：用于身份验证。
Databricks 主机：用于构建完整的 API URL。
Databricks 仓库 ID：用于在正确的仓库中查询正确的表。

将之前获取的密钥按如下方式添加到你的脚本中：

databricks_access_token = "<YOUR_DATABRICKS_ACCESS_TOKEN>"
databricks_warehouse_id = "<YOUR_DATABRICKS_WAREHOUSE_ID>"
databricks_host = "<YOUR_DATABRICKS_HOST>"

提示：在生产环境中，避免将这些密钥硬编码在脚本中。建议将凭据存储在环境变量中，并通过python-dotenv 加载，以提升安全性。

步骤三：调用 SQL 语句执行 API

使用 Requests 向 /api/2.0/sql/statements 端点发起POST 请求，携带合适的请求头与请求体：

# The parametrized SQL query to run on the given dataset
sql_query = """
SELECT *
FROM bright_data_zillow_properties_information_dataset.datasets.zillow_properties
WHERE state LIKE :state AND homestatus LIKE :homestatus
LIMIT :row_limit;
"""
# The parameter to populate the SQL query
parameters = [
    {"name": "state", "value": "NY", "type": "STRING"},
    {"name": "homestatus", "value": "FOR_SALE", "type": "STRING"},
    {"name": "row_limit", "value": "10", "type": "INT"}
]

# Make the POST request and query the dataset
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {databricks_access_token}", # For authenticating in Databricks
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "statement": sql_query,
    "warehouse_id": databricks_warehouse_id,
    "parameters": parameters
}

response = requests.post(
    f"{databricks_host}/api/2.0/sql/statements",
    headers=headers,
    data=json.dumps(payload)
)

如你所见，上述代码段基于预备（参数化）SQL 语句。正如文档中强调的，Databricks 强烈建议在 SQL 语句中使用参数化查询，这是一项最佳实践。

换句话说，运行上述脚本等同于在 bright_data_zillow_properties_information_dataset.datasets.zillow_properties 表上执行以下查询，就像我们之前所做的那样：

SELECT * FROM bright_data_zillow_properties_information_dataset.datasets.zillow_properties
WHERE state LIKE 'NY' AND homestatus LIKE 'FOR_SALE'
LIMIT 10;

太棒了！接下来只需处理输出数据。

步骤四：导出查询结果

使用以下 Python 逻辑处理响应并导出检索到的数据：

if response.status_code == 200:
    # Access the output JSON data
    result = response.json()

    # Export the retrieved data to a JSON file
    output_file = "zillow_properties.json"
    with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(result, f, indent=4)
    print(f"Query successful! Results saved to '{output_file}'")
else:
    print(f"Error {response.status_code}: {response.text}")

如果请求成功，该代码将创建一个包含查询结果的 zillow_properties.json 文件。

步骤五：整合所有内容

最终脚本应如下所示：

import requests
import json

# Your Databricks credentials (replace them with the right values)
databricks_access_token = "<YOUR_DATABRICKS_ACCESS_TOKEN>"
databricks_warehouse_id = "<YOUR_DATABRICKS_WAREHOUSE_ID>"
databricks_host = "<YOUR_DATABRICKS_HOST>"

# The parametrized SQL query to run on the given dataset
sql_query = """
SELECT *
FROM bright_data_zillow_properties_information_dataset.datasets.zillow_properties
WHERE state LIKE :state AND homestatus LIKE :homestatus
LIMIT :row_limit;
"""
# The parameter to populate the SQL query
parameters = [
    {"name": "state", "value": "NY", "type": "STRING"},
    {"name": "homestatus", "value": "FOR_SALE", "type": "STRING"},
    {"name": "row_limit", "value": "10", "type": "INT"}
]

# Make the POST request and query the dataset
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {databricks_access_token}", # For authenticating in Databricks
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "statement": sql_query,
    "warehouse_id": databricks_warehouse_id,
    "parameters": parameters
}

response = requests.post(
    f"{databricks_host}/api/2.0/sql/statements",
    headers=headers,
    data=json.dumps(payload)
)

# Handle the response
if response.status_code == 200:
    # Access the output JSON data
    result = response.json()

    # Export the retrieved data to a JSON file
    output_file = "zillow_properties.json"
    with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(result, f, indent=4)
    print(f"Query successful! Results saved to '{output_file}'")
else:
    print(f"Error {response.status_code}: {response.text}")

运行后，应在项目目录中生成 zillow_properties.json 文件。

输出首先包含列结构，帮助你理解可用列。随后在 data_array 字段中，你可以看到以 JSON 字符串形式呈现的查询结果数据：

任务完成！你刚刚通过 Databricks REST API 采集了由 Bright Data 提供的 Zillow 房产数据。

使用 Databricks CLI 访问 Bright Data 数据集

Databricks 还允许你通过Databricks CLI 查询仓库中的数据，该工具底层依赖 REST API。下面来学习如何使用它！

步骤一：安装 Databricks CLI

Databricks CLI 是一个开源命令行工具，使你可以在终端中直接与 Databricks 平台交互。

安装方法请按照适用于你的操作系统的安装指南进行。如果一切配置正确，运行 databricks -v 命令应看到类似如下的输出：

完美！

步骤二：定义用于认证的配置档案

使用 Databricks CLI 创建一个名为 DEFAULT 的配置档案，通过你的 Databricks 个人访问令牌进行认证。运行如下命令：

databricks configure --profile DEFAULT

随后系统会提示你输入：

Databricks 主机
Databricks 访问令牌

粘贴两项值并按 Enter 完成配置：

此后，你可以通过指定 --profile DEFAULT 来为CLI 的 api 命令完成身份验证。

步骤三：查询你的数据集

使用以下 CLI 命令，通过api post 命令运行参数化查询：

databricks api post "/api/2.0/sql/statements" 
--profile DEFAULT 
--json '{
  "warehouse_id": "<YOUR_DATABRICKS_WAREHOUSE_ID>",
  "statement": "SELECT * FROM bright_data_zillow_properties_information_dataset.datasets.zillow_properties WHERE state LIKE :state AND homestatus LIKE :homestatus LIMIT :row_limit",
  "parameters": [
    { "name": "state", "value": "NY", "type": "STRING" },
    { "name": "homestatus", "value": "FOR_SALE", "type": "STRING" },
    { "name": "row_limit", "value": "10", "type": "INT" }
  ]
}' 
> zillow_properties.json

将 <YOUR_DATABRICKS_WAREHOUSE_ID> 替换为你的 Databricks SQL 仓库的实际 ID。

在幕后，这与我们之前在 Python 中所做的操作相同：向 Databricks REST SQL API 发送一条 POST 请求。输出将是一个 zillow_properties.json 文件，包含先前相同的数据：

通过 Databricks SQL 连接器查询 Bright Data 的数据集

Databricks SQL Connector 是一个 Python 库，可让你连接到 Databricks 集群与 SQL 仓库。它提供了简化的 API，用于连接 Databricks 基础设施并探索你的数据。

在本节中，你将学习如何使用它来查询 Bright Data 的“Zillow Properties Information Dataset”。

步骤一：安装 Databricks SQL Connector for Python

Databricks SQL 连接器通过 databricks-sql-connector 发布。使用以下命令安装：

pip install databricks-sql-connector

然后在脚本中导入：

from databricks import sql

步骤二：开始使用 Databricks SQL 连接器

与 REST API 和 CLI 相比，Databricks SQL 连接器需要不同的凭据，具体为：

server_hostname：你的 Databricks 主机名（不包含 https://）。
http_path：连接到你的仓库的专用 URL。
access_token：你的 Databricks 访问令牌。

你可以在 SQL 仓库的“Connection Details（连接详情）”选项卡中找到所需的认证信息及示例入门代码片段：

在仓库的“Connection Details（连接详情）”中点击“Python”按钮

点击“Python”按钮，你将看到：

这就是开始使用 databricks-sql-connector 所需的全部说明。

步骤三：整合所有内容

基于“Databricks SQL Connector for Python”部分提供的示例片段，替换为你的仓库凭据以运行参数化查询。最终脚本示例如下：

from databricks import sql

# Connect to your SQL warehouse in Databricks (replace the credentials with your values)
connection = sql.connect(
    server_hostname = "<YOUR_DATABRICKS_HOST>",
    http_path = "<YOUR_DATABRICKS_WAREHOUST_HTTP_PATH>",
    access_token = "<YOUR_DATABRICKS_ACCESS_TOKEN>"
)

# Execute the SQL parametrized query and get the results in a cursor
cursor = connection.cursor()

sql_query = """
SELECT *
FROM bright_data_zillow_properties_information_dataset.datasets.zillow_properties
WHERE state LIKE :state AND homestatus LIKE :homestatus
LIMIT :row_limit
"""

params = {
    "state": "NY",
    "homestatus": "FOR_SALE",
    "row_limit": 10
}

# Run the query
cursor.execute(sql_query, params)

result = cursor.fetchall()
# Printing all results a row at a time
for row in result[:2]:
  print(row)

# Close the cursor and the SQL warehouse connection
cursor.close()
connection.close()

运行脚本，将输出类似如下的结果：

注意，每个 row 对象都是一个Row 实例，代表查询结果中的一条记录。你可以在 Python 脚本中直接处理这些数据。

你可以使用 asDict() 方法将 Row 实例转换为 Python 字典：

row_data = row.asDict()

搞定！现在你已经掌握了在 Databricks 中以多种方式与 Bright Data 数据集交互和查询的方法。

结论

在本文中，你学习了如何通过 Databricks 的 REST API、CLI 或专用 SQL 连接器库查询 Bright Data 的数据集。事实证明，Databricks 为其数据提供商所提供的产品提供了多种交互方式，Bright Data 现已成为其中一员。

目前已有 40 多个产品可用，你可以在 Databricks 内直接探索丰富多样的Bright Data 数据集，并以多种方式访问这些数据。

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